PWC Net Download - PWC Net Source Code Download

PWC Net

بايثون

1.0.0

تنزيل

PWC-NET: CNNs للتدفق البصري باستخدام الهرم ، التزييف ، وحجم التكلفة

رخصة

الاستخدام

لمستخدمي Caffe ، يرجى الرجوع إلى Caffe/README.MD.

لمستخدمي Pytorch ، يرجى الرجوع إلى Pytorch/readMe.md

يتطابق تطبيق Pytorch تقريبًا مع تطبيق Caffe (متوسط EPE على الممر النهائي لمجموعة تدريب Sintel: 2.31 بواسطة Pytorch و 2.29 بواسطة Caffe).

هندسة الشبكة

تقوم PWC-NET بزيادة العديد من تقنيات تقدير التدفق البصري الكلاسيكي ، بما في ذلك هرم الصور ، والتزييف ، وحجم التكلفة ، في شبكات عصبية عميقة قابلة للتدريب من طرف إلى طرف لتحقيق أحدث النتائج.

الورق والاستشهاد

Deqing Sun و Xiaodong Yang و Ming-Yu Liu و Jan Kautz. "PWC-NET: CNNs للتدفق البصري باستخدام هرم ، تزييف ، وحجم التكلفة." CVPR 2018 أو Arxiv: 1709.02371

النسخة المحدثة والممتدة: "النماذج مهمة ، وكذلك التدريب: دراسة تجريبية ل CNNs لتقدير التدفق البصري." Arxiv: 1809.05571

رابط صفحة المشروع

تحدث في ورشة تحدي الرؤية القوية

تحدث في مؤتمر CVPR 2018

إذا كنت تستخدم PWC-NET ، يرجى الاستشهاد بالورقة التالية:

 @InProceedings{Sun2018PWC-Net,
  author    = {Deqing Sun and Xiaodong Yang and Ming-Yu Liu and Jan Kautz},
  title     = {{PWC-Net}: {CNNs} for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume},
  booktitle = CVPR,
  year      = {2018},
}

أو ورقة Arxiv

 @article{sun2017pwc,
  author={Sun, Deqing and Yang, Xiaodong and Liu, Ming-Yu and Kautz, Jan},
  title={{PWC-Net}: {CNNs} for Optical Flow Using Pyramid, Warping, and Cost Volume},
  journal={arXiv preprint arXiv:1709.02371},
  year={2017}
}

أو النسخة المحدثة والممتدة

 @article{Sun2018:Model:Training:Flow,
  author={Sun, Deqing and Yang, Xiaodong and Liu, Ming-Yu and Kautz, Jan},
  title={Models Matter, So Does Training: An Empirical Study of CNNs for Optical Flow Estimation},
  journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)},
  note = {to appear}
}

للتدفق متعدد الإطار ، يرجى أيضًا الاستشهاد

 @inproceedings{ren2018fusion,
  title={A Fusion Approach for Multi-Frame Optical Flow Estimation},
  author={Ren, Zhile and Gallo, Orazio and Sun, Deqing and Yang, Ming-Hsuan and Sudderth, Erik B and Kautz, Jan},
  booktitle={Proceedings of the IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)},
  year={2019}
}